GPT Image 2.5 API는 이미지 한 장에 고정 요금을 매기는 방식이 아니라, 텍스트·이미지 입력과 이미지 출력 토큰을 각각 계산하는 방식입니다. gpt-image-2.5-sunburst와 gpt-image-2.5-flare의 공식 Standard 요금은 같습니다. 100만 토큰당 텍스트 입력은 $5, 이미지 입력은 $8, 이미지 출력은 $30입니다. OpenAI 공식 가격표
장당 예산을 빠르게 잡으려면 공식 계산기의 GPT Image 2.5 설정을 사용할 수 있습니다. 2026년 9월 9일 확인한 1024×1024, medium의 출력 비용 추정치는 $0.01317, high는 $0.05268입니다. 여기에 프롬프트와 참조 이미지의 입력 비용 등이 더해집니다. 이 수치는 계산기 추정값이며 실제 API 청구액을 측정한 결과는 아닙니다. 공식 이미지 비용 계산기
먼저 모델 이름과 요금 기준을 맞추세요
OpenAI는 2026년 9월 8일 GPT Image 2.5 Sunburst와 Flare를 발표했습니다. 따라서 발표 이전에 작성된 “아직 API 가격이 없다”는 글과 현재 문서가 다를 수 있습니다. Image API와 Responses API의 이미지 생성 도구에서 두 모델을 지원한다는 내용은 공식 변경 이력에서 확인할 수 있습니다. 다만 이 발표만으로 특정 계정이나 지역의 접근 권한까지 보장되지는 않습니다.
비용을 비교할 때는 gpt-image-2.5라는 통칭 대신 실제 호출할 모델 ID를 적어 두는 편이 좋습니다.
| 모델 ID | 공식 설명에서 강조하는 용도 | 날짜가 고정된 모델 ID |
|---|---|---|
gpt-image-2.5-sunburst | 정밀한 이미지 편집 | gpt-image-2.5-sunburst-2026-09-08 |
gpt-image-2.5-flare | 빠른 일상적 이미지 생성 | gpt-image-2.5-flare-2026-09-08 |
두 모델 모두 텍스트와 이미지를 입력받아 이미지를 출력하며, 품질 설정은 low, medium, high, xhigh, max, auto를 지원합니다. 이 용도 구분은 OpenAI의 제품 설명입니다. 같은 작업에서 어느 모델이 얼마나 빠르거나 결과가 얼마나 좋은지 측정한 비교는 아닙니다. Sunburst 모델 문서, Flare 모델 문서
현재 공식 Standard 요금, 미국 달러 기준은 다음과 같습니다. ChatGPT 구독료나 제삼자 서비스의 요금으로 바꿔 해석하면 안 됩니다.
| 청구 항목 | Sunburst: 100만 토큰당 | Flare: 100만 토큰당 |
|---|---|---|
| 텍스트 입력 | $5.00 | $5.00 |
| 캐시된 텍스트 입력 | $1.25 | $1.25 |
| 이미지 입력 | $8.00 | $8.00 |
| 캐시된 이미지 입력 | $2.00 | $2.00 |
| 이미지 출력 | $30.00 | $30.00 |
출처는 OpenAI 이미지 생성 가격표입니다. 토큰 단가가 같아도 실제로 사용한 토큰 수가 달라지면 장당 비용은 달라집니다. 또한 확인한 Batch 이미지 요금표에는 두 2.5 모델의 행이 없었으므로, 아래 계산에 Batch 50% 할인을 임의로 적용하지 않습니다.
이미지 한 장은 얼마인가요? 공식 계산기의 다섯 품질 설정
공식 계산기에서 모델을 GPT Image 2.5 (Sunburst and Flare)로 선택하고, 크기와 품질을 바꿔 확인한 결과입니다. 표의 금액은 모두 이미지 출력만의 추정 비용입니다. 텍스트 입력, 참조 이미지 입력, 스트리밍 중간 이미지, Responses API의 다른 모델 비용은 포함하지 않았습니다. 계산기와 비용 설명
| 품질 설정 | 1024×1024 출력 토큰 | 1024×1024 출력 비용 | 1536×1024 출력 토큰 | 1536×1024 출력 비용 |
|---|---|---|---|---|
low | 196 | $0.00588 | 158 | $0.00474 |
medium | 439 | $0.01317 | 343 | $0.01029 |
high | 1,756 | $0.05268 | 1,372 | $0.04116 |
xhigh | 3,122 | $0.09366 | 2,459 | $0.07377 |
max | 7,024 | $0.21072 | 5,488 | $0.16464 |
예를 들어 1024×1024 high의 계산은 1,756 × $30 ÷ 1,000,000 = $0.05268입니다. 같은 설정으로 1,000장을 생성한다고 가정하면 출력 비용은 $52.68, 10,000장은 $526.80입니다. 입력 비용을 아직 더하지 않았으므로 이 금액을 총예산으로 사용하지는 마세요.
이 계산기에서는 1536×1024의 출력 토큰 추정치가 같은 품질의 정사각형보다 작게 나왔습니다. “가로 픽셀 수가 늘었으니 비용도 비례해서 늘어난다”는 방식으로 환산하지 말고, 필요한 크기의 표시값을 직접 확인하는 이유입니다. 여기서 확인하지 않은 모든 크기에 이 관계를 일반화할 수도 없습니다.
계산기는 두 모델을 하나의 선택 항목으로 묶지만, 공식 안내는 실제 사용량이 모델과 프롬프트 등에 따라 달라질 수 있다고 설명합니다. 표는 첫 예산을 세우는 기준으로 사용하고, 운영 예산은 실제 응답의 usage와 맞춰야 합니다. auto는 이 표에서 추정하지 않았습니다. 비용을 비교하는 시험에서는 크기와 품질을 명시해 조건을 고정하는 편이 해석하기 쉽습니다.
이전 GPT Image 2 가격표를 그대로 가져오는 것도 피해야 합니다. 공식 문서의 Earlier GPT Image models에 있는 1024×1024 medium 약 $0.053, high 약 $0.211은 GPT Image 2의 예시입니다. GPT Image 2.5의 같은 이름을 가진 품질 설정으로 옮겨 적을 수 없으며, 이 차이만으로 “같은 화질을 75% 싸게 얻는다”고 결론 낼 수도 없습니다. 기존 모델과의 비교가 필요하면 GPT Image 2 API 가격 안내를 별도로 참고하세요. 공식 이전 모델 비용 예시
참조 이미지가 있는 작업은 입력 비용까지 더합니다
출력 비용이 작아도 긴 지시문이나 참조 이미지를 함께 보내면 총액이 달라집니다. 공식 단가를 실제 사용량에 적용하는 식은 다음과 같습니다.
text비용(USD) = ( 캐시되지 않은 텍스트 입력 토큰 × 5 + 캐시된 텍스트 입력 토큰 × 1.25 + 캐시되지 않은 이미지 입력 토큰 × 8 + 캐시된 이미지 입력 토큰 × 2 + 이미지 출력 토큰 × 30 ) ÷ 1,000,000
각 입력 토큰은 캐시된 부분과 캐시되지 않은 부분 중 한 곳에만 넣습니다. 예를 들어 이미지 입력이 총 1,000토큰이고 그중 600토큰이 캐시 적용 대상이라면, 1,000 × 8 + 600 × 2가 아니라 400 × 8 + 600 × 2입니다. 텍스트·이미지별 상세 사용량으로 계산했다면 상위 입력 토큰 합계도 다시 더하지 않습니다.
상품 이미지를 편집하는 가상 사례를 보겠습니다. 한 번 호출할 때 캐시되지 않은 텍스트 입력 200토큰, 캐시되지 않은 이미지 입력 1,000토큰을 사용하고, 1024×1024 high의 출력 토큰은 계산기 추정치인 1,756으로 가정합니다. 입력 토큰 수는 계산을 보여 주기 위한 가정이며, 특정 문장 길이나 참조 이미지 한 장의 고정 사용량을 뜻하지 않습니다.
| 구성 | 계산 | 1회 비용 |
|---|---|---|
| 텍스트 입력 | 200 × $5 ÷ 1,000,000 | $0.00100 |
| 참조 이미지 입력 | 1,000 × $8 ÷ 1,000,000 | $0.00800 |
| 이미지 출력 | 1,756 × $30 ÷ 1,000,000 | $0.05268 |
| 합계 | 세 항목의 합 | $0.06168 |
이 조건에서 1,000회 생성하면 $61.68입니다. 출력만 계산한 $52.68과는 $9 차이가 납니다. 이미지 입력의 실제 토큰 수와 캐시 적용 여부는 응답에서 확인한 값으로 바꾸면 됩니다. 캐시 요금이 있다는 이유만으로 반복 요청 전체에 캐시 단가를 적용해서는 안 됩니다.
월 예산은 생성 횟수와 최종 사용 장수를 나눠 계산하세요
서비스에서 필요한 것은 보통 “API가 반환한 이미지 수”보다 “최종적으로 사용할 수 있는 이미지 수”입니다. 문구를 고치거나 구도를 다시 잡으려고 정상 생성 결과를 재생성하면, 최종 납품은 한 장이어도 생성 비용은 여러 번 발생합니다.
앞의 가정대로 회당 $0.06168이고, 최종 사용할 1,000장을 얻기 위해 성공적으로 완료된 생성이 1,250회 필요했다고 가정하면 예산은 다음과 같습니다.
text총 생성 비용 = 1,250 × $0.06168 = $77.10 최종 사용 이미지 1장당 비용 = $77.10 ÷ 1,000 = $0.07710
이 예시는 완료된 생성 중 80%를 채택하는 상황입니다. 실패 요청 250건의 과금 여부를 가정한 것이 아닙니다. 요청 실패, 취소 또는 타임아웃에 대해서는 오류 메시지만 보고 청구액을 추정하지 말고 확인 가능한 사용량과 청구 내역을 대조해야 합니다.
운영 기록에는 모델 ID, 이미지 크기, 품질, 실제 사용량, 생성 완료 여부, 최종 채택 여부를 함께 남기세요. 대표 작업을 같은 조건으로 비교한 뒤 실제 총비용 ÷ 채택한 이미지 수를 보면, 토큰 단가만으로 드러나지 않는 재생성 비용까지 판단할 수 있습니다. Flare와 Sunburst도 동일한 작업에서 이 값을 비교해야 자신의 서비스에 더 경제적인 쪽을 찾을 수 있습니다.
호출 방식에 따라 예산에서 빠지기 쉬운 항목
스트리밍 중간 이미지에는 출력 토큰이 추가됩니다. 공식 안내에 따르면 중간 이미지 하나당 100개의 이미지 출력 토큰이 추가되므로, 2.5의 $30/100만 토큰을 적용하면 하나당 $0.003입니다. 중간 이미지 3개를 받는 요청 1,000건이라면 그 부분의 계산값은 $9입니다. 실제 usage의 출력 토큰에 이미 포함된 비용을 총액에 다시 더하지 않도록 주의하세요. 이미지 생성 비용과 지연 시간
Responses API에서는 주 모델의 토큰 비용도 따로 확인해야 합니다. Image API로 직접 호출할 때는 model에 해당 2.5 모델 ID를 지정합니다. Responses API에서는 최상위 model이 지원되는 주 모델을 가리키고, 이미지 생성 도구의 model에서 2.5를 선택합니다. 따라서 이미지 토큰 요금만 곱하면 대화와 도구 호출을 처리하는 주 모델의 비용이 빠질 수 있습니다. 가격을 비교할 때 두 호출 방식의 비용 범위를 먼저 맞추세요. 공식 이미지 생성 가이드
크기와 품질의 기본값 auto는 고정 단가가 아닙니다. 공식 가이드는 1024×1024, 1536×1024, 1024×1536을 권장 크기로 제시하며, 별도의 제약을 만족하는 사용자 지정 크기도 허용합니다. 필요한 결과가 정해져 있다면 첫 견적에서 해당 크기와 품질을 명시하고 계산기 표시값을 기록하세요. 여기서 확인한 두 크기의 표를 임의의 고해상도 요청으로 비례 확대하는 방식은 정확한 견적 근거가 되지 않습니다. 크기와 품질 설정
실제 도입에서는 호출할 모델 ID와 크기·품질을 정하고, 공식 계산기로 출력 예산을 잡은 다음, 대표 요청의 입력 사용량과 재생성 비율을 반영하면 됩니다. 청구를 점검할 때는 이미지 한 장당 표시 가격보다 입력·출력별 실제 토큰과 최종 사용 장수가 더 유용한 기준입니다.
